Top.Mail.Ru

Научно-технический журнал

«Нефтепро-
мысловое дело»

ISSN 0207-2351

Нефтепромысловое дело
№ 12 (660), Декабрь 2023 г.
Назад в номер Заказать статью в электронной библиотеке
Проектирование гидроразрыва пласта в скважине при помощи алгоритмов машинного обучения на основе гидродинамического моделирования. Часть 1

УДК: 622.276.66
DOI: 10.33285/0207-2351-2023-12(660)-38-49

Авторы:

ГУЛИЕВ РАМИЛЬ ЗАФАРОВИЧ1,
ЕРЕМИН НИКОЛАЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ1,2,
ВОЛКОВ ИВАН ВАЛЕРЬЕВИЧ1
1 Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова, Архангельск, Россия
2 РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, Москва, Россия

Ключевые слова: гидроразрыв пласта, машинное обучение, оптимизация, данные, прогнозирование

Аннотация:

В данной статье представлено проектирование гидроразрыва пласта в скважине при помощи алгоритмов машинного обучения на основе гидродинамического моделирования.

Настоящая работа посвящена анализу больших объемов данных и поиску взаимосвязей между различными их наборами для прогнозирования необходимых параметров.

Список литературы:

1. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных / пер. с англ. А.А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2015. – 400 с.

2. Брюс П., Брюс Э. Практическая статистика для специалистов Data Science / пер. с англ. – СПб.: БХВ-Петербург, 2018. – 304 с.

3. Орельен Ж. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем / пер. с англ. – СПб.: Альфа-книга, 2018. – 688 с.

4. Ын А., Су К. Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных. – СПб.: Питер, 2019. – 208 с.